Gero Miesenboeck reengineers a brain

52,048 views ・ 2010-11-05

TED


يرجى النقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية أدناه لتشغيل الفيديو.

المترجم: Bob Samuel المدقّق: Anwar Dafa-Alla
00:15
I have a doppelganger.
0
15260
3000
إن لي صورة شبح مزدوج .
00:18
(Laughter)
1
18260
3000
( ضحك )
00:21
Dr. Gero is a brilliant
2
21260
3000
د . جيرو عبقري
00:24
but slightly mad scientist
3
24260
2000
لكنه عالم مجنون بعض الشيئ
00:26
in the "Dragonball Z: Android Saga."
4
26260
3000
في حلقات كرة التنين ( الياباني الأصل ) " أندرود ساجا "
00:29
If you look very carefully,
5
29260
2000
لو نظرتم جيداً ,
00:31
you see that his skull has been replaced
6
31260
3000
ترون قلنسوته " غطاء رأسه " قد إستبدلت
00:34
with a transparent Plexiglas dome
7
34260
2000
بشبه نصف كرة بلاستيكية
00:36
so that the workings of his brain can be observed
8
36260
3000
حيث أن أجزاء العمل في عقله نستطيع أن نلاحظها
00:39
and also controlled with light.
9
39260
3000
ويمكننا أن نتحكم بها أيضاً .
00:42
That's exactly what I do --
10
42260
2000
هذا بالضبط ما أفعله --
00:44
optical mind control.
11
44260
2000
تحكم بصري بالعقل .
00:46
(Laughter)
12
46260
2000
( ضحك )
00:48
But in contrast to my evil twin
13
48260
2000
لكن خلافا لتوأمي الشرير ,
00:50
who lusts after world domination,
14
50260
3000
الذي يتشهى السيطرة على العالم ,
00:53
my motives are not sinister.
15
53260
3000
دوافعي ليست شريرة .
00:56
I control the brain
16
56260
2000
أن أسيطر على العقل
00:58
in order to understand how it works.
17
58260
2000
لكي أستطيع أن أفهم كيف يعمل .
01:00
Now wait a minute, you may say,
18
60260
2000
الآن إنتظروا دقيقة , يمكن لأحدكم أن يقول ,
01:02
how can you go straight to controlling the brain
19
62260
3000
كيف يمكنكم الذهاب مباشرة للتحكم بالعقل
01:05
without understanding it first?
20
65260
2000
بدون فهمه أولاً ؟
01:07
Isn't that putting the cart before the horse?
21
67260
3000
أليس هذا يعتبر كوضع العربة أمام الحصان ؟
01:11
Many neuroscientists agree with this view
22
71260
3000
علماء كثيرون دارسون للخلايا العقلية يوافقون على هذه الرؤية
01:14
and think that understanding will come
23
74260
3000
ويعتقدون أن ذلك الفهم سيأتي
01:17
from more detailed observation and analysis.
24
77260
3000
من تفاصيل ملاحظات أكثر وتحليلات .
01:20
They say, "If we could record the activity of our neurons,
25
80260
4000
إنهم يقولون , " لو نستطيع أن نسجل نشاط خلايانا العصبية ,
01:24
we would understand the brain."
26
84260
3000
لكنا أستطعنا أن نفهم العقل . "
01:27
But think for a moment what that means.
27
87260
3000
لكن فكروا لوهلة ماذا يعني هذا؟
01:30
Even if we could measure
28
90260
2000
حتى لو إستطعنا أن نقيس
01:32
what every cell is doing at all times,
29
92260
2000
ما تفعله كل خلية على حدا طوال الوقت ,
01:34
we would still have to make sense
30
94260
2000
فسيكون لزاماً علينا أن نرسم مشهد
01:36
of the recorded activity patterns,
31
96260
2000
لأنماط الأنشطة المُسجلة ,
01:38
and that's so difficult,
32
98260
2000
وذلك شيئ صعب جداً ,
01:40
chances are we'll understand these patterns
33
100260
2000
إن فُرصنا أن نفهم هذه الأنماط
01:42
just as little as the brains that produce them.
34
102260
3000
قليلة جداً كما تنتجها العقول .
01:45
Take a look at what brain activity might look like.
35
105260
3000
أنظروا إلى كيف تبدو صورة نشاط العقل .
01:48
In this simulation, each black dot
36
108260
2000
في هذا المشهد , كل نقطة سوداء
01:50
is one nerve cell.
37
110260
2000
هي خلية عصبية واحدة .
01:52
The dot is visible
38
112260
2000
النقطة مرئية
01:54
whenever a cell fires an electrical impulse.
39
114260
2000
أي وقت تُرسل الخلية فيه نبضة كهربية .
01:56
There's 10,000 neurons here.
40
116260
2000
هناك 10,000 خلية عصبية هنا .
01:58
So you're looking at roughly one percent
41
118260
2000
لذا فإنكم تنظرون إلى واحد بالمائة تقريباً
02:00
of the brain of a cockroach.
42
120260
3000
من عقل الصرصور .
02:04
Your brains are about 100 million times
43
124260
3000
عقولكم عبارة عن 100 مليون مرة
02:07
more complicated.
44
127260
2000
أكثر تعقيداً .
02:09
Somewhere, in a pattern like this,
45
129260
2000
أحياناً , نمط مثل هذا ,
02:11
is you,
46
131260
2000
هو أنت ,
02:13
your perceptions,
47
133260
2000
إدراكك ,
02:15
your emotions, your memories,
48
135260
3000
مشاعرك , ذكرياتك ,
02:18
your plans for the future.
49
138260
2000
خططك المستقبلية .
02:20
But we don't know where,
50
140260
2000
لكننا لا نعرف أين ,
02:22
since we don't know how to read the pattern.
51
142260
3000
بما أننا لا نعرف كيف نقرأ النمط .
02:25
We don't understand the code used by the brain.
52
145260
3000
نحن لا نفهم الشفرة التي يستعملها العقل .
02:28
To make progress,
53
148260
2000
لإحراز تقدم ,
02:30
we need to break the code.
54
150260
2000
نريد أن نحل الشفرة .
02:32
But how?
55
152260
2000
لكن كيف ؟
02:35
An experienced code-breaker will tell you
56
155260
2000
سيخبرنا خبير في حل الشفرات
02:37
that in order to figure out what the symbols in a code mean,
57
157260
3000
أنه لمعرفة وحل غموض النماذج في صورة شفرة ,
02:40
it's essential to be able to play with them,
58
160260
3000
أنه من الأهمية أن تعرف كيف تلعب معهم ,
02:43
to rearrange them at will.
59
163260
2000
لإعادة تنظيمهم حينما وكيفما تشاء .
02:45
So in this situation too,
60
165260
2000
لذلك في هذا المثال أيضاً ,
02:47
to decode the information
61
167260
2000
لفك شفرة المعلومات
02:49
contained in patterns like this,
62
169260
2000
الموجودة في أنماط مثل هذه ,
02:51
watching alone won't do.
63
171260
2000
المراقبة فقط لن تحل شيئاً ;
02:53
We need to rearrange the pattern.
64
173260
2000
نحتاج أن نعيد تنظيم النمط .
02:55
In other words,
65
175260
2000
بمعنى آخر ,
02:57
instead of recording the activity of neurons,
66
177260
2000
بدلاً من تسجيل نشاط الخلايا العصبية ,
02:59
we need to control it.
67
179260
2000
نحتاج أن نتحكم بها .
03:01
It's not essential that we can control
68
181260
2000
ليس من الأهمية أن نستطيع أن نتحكم
03:03
the activity of all neurons in the brain, just some.
69
183260
3000
بكل الخلايا العصبية في العقل , بعضها فقط .
03:06
The more targeted our interventions, the better.
70
186260
2000
كلما كانت تدخلاتنا ذات هدف , كما كان ذلك أفضل .
03:08
And I'll show you in a moment
71
188260
2000
وسأريكم خلال لحظات
03:10
how we can achieve the necessary precision.
72
190260
3000
كيف يمكننا أن نحقق الدقة الضرورية .
03:13
And since I'm realistic, rather than grandiose,
73
193260
3000
وبما أنني واقعي , أفضل من كوني متخم بتفاصيل صعبة المنال ,
03:16
I don't claim that the ability to control the function of the nervous system
74
196260
3000
أنا لا أدعي أن القدرة على التحكم في وظائف نظام الخلايا العصبية
03:19
will at once unravel all its mysteries.
75
199260
3000
سيفك كل غموضها في وقتها .
03:22
But we'll certainly learn a lot.
76
202260
3000
لكننا نتعلم الكثير بالتأكيد .
03:27
Now, I'm by no means
77
207260
2000
الآن , لستُ على أي الأحوال
03:29
the first person to realize
78
209260
2000
أول شخص يدرك
03:31
how powerful a tool intervention is.
79
211260
3000
أن التدخل هو أداة غاية في القوة والفعالية .
03:34
The history of attempts
80
214260
2000
إن تاريخ المحاولات
03:36
to tinker with the function of the nervous system
81
216260
2000
للعب بوظائف نظام الخلايا العصبية
03:38
is long and illustrious.
82
218260
2000
هو طويل وشهير .
03:40
It dates back at least 200 years,
83
220260
3000
منذ حوالي 200 عاماً على الأقل ,
03:43
to Galvani's famous experiments
84
223260
2000
تعود إلى تجارب جالفاني الشهيرة ( فيزيائي إيطالي )
03:45
in the late 18th century and beyond.
85
225260
3000
في أواخر القرن الثامن عشر وما بعده .
03:49
Galvani showed that a frog's legs twitched
86
229260
3000
أظهر جالفاني أن أرجل الضفدع تتحرك
03:52
when he connected the lumbar nerve
87
232260
2000
عندما يتصل عصبه الظهري
03:54
to a source of electrical current.
88
234260
3000
بمصدر تيار كهربي .
03:57
This experiment revealed the first, and perhaps most fundamental,
89
237260
3000
هذه التجربة كشفت عن , أولا وربما هي الأسياسيات الأولى ,
04:00
nugget of the neural code:
90
240260
2000
لأهم حقيقة للشفرة العصبية :
04:02
that information is written in the form
91
242260
2000
هذه المعلومات كُتبت في شكل من
04:04
of electrical impulses.
92
244260
3000
الذبذبات كهربية .
04:08
Galvani's approach
93
248260
2000
إن منهج جالفاني
04:10
of probing the nervous system with electrodes
94
250260
2000
لإكتشاف النظام العصبي بأقطاب كهربية
04:12
has remained state-of-the-art until today,
95
252260
3000
مازال يُعتبر أحدث ما توصلنا له حتى اليوم ,
04:15
despite a number of drawbacks.
96
255260
3000
بالرغم من عدد من المساؤى .
04:18
Sticking wires into the brain is obviously rather crude.
97
258260
3000
إن لصق أسلاك في داخل العقل هو بالتأكيد شيئ سخيف .
04:21
It's hard to do in animals that run around,
98
261260
2000
من الصعب تطبيقه على الحيوانات التي تتحرك دائماً ,
04:23
and there is a physical limit
99
263260
2000
وهناك حدود فيزيائية
04:25
to the number of wires
100
265260
2000
لعدد الأسلاك
04:27
that can be inserted simultaneously.
101
267260
3000
التي نستطيع وضعها في نفس الوقت .
04:30
So around the turn of the last century,
102
270260
2000
حوالي نهاية القرن الماضي ,
04:32
I started to think,
103
272260
2000
بدأت أفكر ,
04:34
"Wouldn't it be wonderful if one could take this logic
104
274260
3000
أليس من الروعة إذا إستطاع شخص أن يأخذ هذا المنطق
04:37
and turn it upside down?"
105
277260
2000
وقلبه رأساً على عقب .
04:39
So instead of inserting a wire
106
279260
2000
لذا بدلاً من إدراج سلك
04:41
into one spot of the brain,
107
281260
3000
في نقطة واحدة للمخ ,
04:44
re-engineer the brain itself
108
284260
2000
لنعيد هندسة المخ نفسه
04:46
so that some of its neural elements
109
286260
3000
بحيث تستجيب بعض من عناصر جهازه العصبي
04:49
become responsive to diffusely broadcast signals
110
289260
3000
إلى الإشارات الكثيرة التي تُبث ,
04:52
such as a flash of light.
111
292260
3000
مثل وميض من الضوء .
04:55
Such an approach would literally, in a flash of light,
112
295260
3000
هو بالفعل تطبيق يُمثل حرفياً , في وميض من الضوء ,
04:58
overcome many of the obstacles to discovery.
113
298260
3000
والتحكم في كثير من العوائق التي تُكتشف .
05:01
First, it's clearly a non-invasive,
114
301260
3000
أولاً , من الواضح جداً أن الحركة سريعة وفي كل الإتجاهات ,
05:04
wireless form of communication.
115
304260
3000
صورة من الإتصالات خالية من أية أسلاك .
05:07
And second, just as in a radio broadcast,
116
307260
2000
وثانياً , بالضبط مثل موجات الراديو المنتشرة ,
05:09
you can communicate with many receivers at once.
117
309260
3000
يمكنها أن تتواصل مع كثير من الأجهزة المُستقبلة في الحال .
05:12
You don't need to know where these receivers are,
118
312260
3000
لا تحتاج لأن تعرف أين مكان هذه الأجهزة .
05:15
and it doesn't matter if these receivers move --
119
315260
2000
ولا يهم إذا كانت هذه الإجهزة المُستقبلة تتحرك --
05:17
just think of the stereo in your car.
120
317260
3000
فكر فقط بجهاز الكاسيت في سيارتك .
05:20
It gets even better,
121
320260
3000
إنها تتحسن ،
05:23
for it turns out that we can fabricate the receivers
122
323260
3000
حيث وضح أننا نستطيع عمل أجهزة إستقبال مزيفة
05:26
out of materials that are encoded in DNA.
123
326260
3000
من المواد التي لها شفرة الحمض النووي خاصتها.
05:29
So each nerve cell
124
329260
2000
لذا فلكل خلية عصبية
05:31
with the right genetic makeup
125
331260
2000
الصفات الوراثية الصحيحة
05:33
will spontaneously produce a receiver
126
333260
3000
سوف تنتج مُستقبل بطريقة عفوية
05:36
that allows us to control its function.
127
336260
3000
تسمح لنا أن نتحكم في وظائفها .
05:39
I hope you'll appreciate
128
339260
2000
أتمنى أن تُعجبوا
05:41
the beautiful simplicity
129
341260
2000
بجمال بساطة
05:43
of this concept.
130
343260
2000
هذا المفهوم .
05:45
There's no high-tech gizmos here,
131
345260
2000
ليس هناك أدوات تكنولوجية هنا ؛
05:47
just biology revealed through biology.
132
347260
3000
مجرد علوم الأحياء تتكشف خلال علم الأحياء .
05:51
Now let's take a look at these miraculous receivers up close.
133
351260
3000
الآن دعوني ألقي نظرة مقربة إلى أجهزة الإستقبال هذه .
05:54
As we zoom in on one of these purple neurons,
134
354260
3000
كما نُكبر واحدة من هذه الخلايا العصبية البنفسجية ؛
05:57
we see that its outer membrane
135
357260
2000
نرى أن غشائها الخلوي الخارجي
05:59
is studded with microscopic pores.
136
359260
2000
مليئ أو مزخرف بالمسام الميكرسكوبية .
06:01
Pores like these conduct electrical current
137
361260
2000
مسام مثل هذه تتحكم في مسار التيار الكهربي
06:03
and are responsible
138
363260
2000
وتكون مسئولة
06:05
for all the communication in the nervous system.
139
365260
2000
عن كل الإتصالات في نظام الخلايا العصبية .
06:07
But these pores here are special.
140
367260
2000
لكن هذه المسام هنا تعتبر خاصة .
06:09
They are coupled to light receptors
141
369260
2000
إنهم مترابطون معاً بالمستقبلات الضوئية
06:11
similar to the ones in your eyes.
142
371260
3000
التي تماثل الموجودة في عينيك بالضبط .
06:14
Whenever a flash of light hits the receptor,
143
374260
2000
عندما يأتي ضوء قوي على المُستقبل ,
06:16
the pore opens, an electrical current is switched on,
144
376260
3000
تفتح المسام ويسري التيار الكهربي لتشغيله ,
06:19
and the neuron fires electrical impulses.
145
379260
3000
وتطلق الخلية العصبية ومضات كهربية .
06:22
Because the light-activated pore is encoded in DNA,
146
382260
3000
لأن عملية تنشيط الضوء للمسام مشفرة في الحمض النووي ,
06:25
we can achieve incredible precision.
147
385260
3000
نستطيع أن نحقق دقة لا تُصدق .
06:28
This is because,
148
388260
2000
هذا بسبب ,
06:30
although each cell in our bodies
149
390260
2000
مع أن كل خلية في أجسادنا
06:32
contains the same set of genes,
150
392260
2000
تحتوي على نفس المجموعة من الجينات ,
06:34
different mixes of genes get turned on and off
151
394260
2000
الجينات المختلفة المتنوعة تضئ وتنطفئ
06:36
in different cells.
152
396260
2000
في خلايا مختلفة .
06:38
You can exploit this to make sure
153
398260
2000
تستطيعون أن تستخدموا هذا لتتأكدوا
06:40
that only some neurons
154
400260
2000
أن بعض الخلايا العصبية فقط
06:42
contain our light-activated pore and others don't.
155
402260
3000
تحتوى على ضوئنا المُحفز للمسام وبعضها الآخر لا يحتوى عليه .
06:45
So in this cartoon, the bluish white cell
156
405260
2000
لذلك نجد في هذا الكارتون , الخلية البيضاء المائلة للزرقة
06:47
in the upper-left corner
157
407260
2000
في الجانب العلوى على اليسار
06:49
does not respond to light
158
409260
2000
لا تستجيب للضوء
06:51
because it lacks the light-activated pore.
159
411260
3000
لأنها تفتقد المسام المُنشطة بالضوء .
06:54
The approach works so well
160
414260
2000
يعمل النموذج جيداً
06:56
that we can write purely artificial messages
161
416260
2000
حيث يمكننا كتابة رسائل بمعنى الكلمة بأنفسنا
06:58
directly to the brain.
162
418260
2000
مباشرة إلى العقل .
07:00
In this example, each electrical impulse,
163
420260
2000
في هذا المثال , كل ومضة كهربية ,
07:02
each deflection on the trace,
164
422260
3000
كل تغير أو إنحراف على الرسم ,
07:05
is caused by a brief pulse of light.
165
425260
3000
حادث بواسطة توجيهات ذبذبة من الضوء .
07:08
And the approach, of course, also works
166
428260
2000
ويعمل النموذج أيضاً
07:10
in moving, behaving animals.
167
430260
3000
فى تحريك وتدريب الحيوانات .
07:13
This is the first ever such experiment,
168
433260
2000
هذه أول تجربة مذهلة من نوعها ,
07:15
sort of the optical equivalent of Galvani's.
169
435260
3000
تطبيق بصري مكافئ لنظرية جالفاني .
07:18
It was done six or seven years ago
170
438260
2000
قد تم تطبيقها منذ ستة أو سبعة أعوام
07:20
by my then graduate student, Susana Lima.
171
440260
3000
بواسطة طالبة دراسات عليا تحت إشرافي حيندئذ , سوزانا ليما .
07:23
Susana had engineered the fruit fly on the left
172
443260
3000
قد صممت سوزانا ذبابة الفاكهة على اليسار
07:26
so that just two out of the 200,000 cells in its brain
173
446260
4000
بحيث إثنين فقط من المائتين ألف خلية في عقلها
07:30
expressed the light-activated pore.
174
450260
3000
أظهرت الضوء المُنشط للمسام .
07:33
You're familiar with these cells
175
453260
2000
أنتم تعرفون جيداً هذه الخلايا
07:35
because they are the ones that frustrate you
176
455260
2000
لأنها مجموعة الخلايا هذه التي تُحبطكم
07:37
when you try to swat the fly.
177
457260
2000
عندما تريدون ضرب الذبابة .
07:39
They trained the escape reflex that makes the fly jump into the air
178
459260
3000
لقد تدربت على الهرب من الانعكاس ما يجعل الذبابة تطير في الهواء
07:42
and fly away whenever you move your hand in position.
179
462260
3000
وتطير بعيداً عندما تحرك يدك لتضرب الذبابة .
07:46
And you can see here that the flash of light has exactly the same effect.
180
466260
3000
ويمكنكم هنا أن تروا هذه الومضة من الضوء التي لها نفس التأثير بالضبط .
07:49
The animal jumps, it spreads its wings, it vibrates them,
181
469260
3000
يقفز الحيوان , فتفرد جناحيها , تهزهما ,
07:52
but it can't actually take off
182
472260
2000
لكنها لا تستطيع الطيران فى الحقيقة ,
07:54
because the fly is sandwiched between two glass plates.
183
474260
3000
لأن الذبابة محصورة داخل الزجاج كالساندوتش .
07:58
Now to make sure that this was no reaction of the fly
184
478260
2000
الآن لكي نتأكد أن ذلك لم يكن أي رد فعل للذبابة
08:00
to a flash it could see,
185
480260
3000
لومضة ضوء تراها ,
08:03
Susana did a simple
186
483260
2000
قامت سوزانا بمثال بسيط
08:05
but brutally effective experiment.
187
485260
2000
لكنها تجربة مؤثرة صحيحة إلى درجة كبيرة .
08:07
She cut the heads off of her flies.
188
487260
3000
قطعت رؤوس ذباباتها التي تعمل عليها .
08:11
These headless bodies can live for about a day,
189
491260
3000
أجسام الذباب بدون الرأس يمكن أن تعيش حوالي يوم ,
08:14
but they don't do much.
190
494260
2000
لكنها لا تفعل الكثير .
08:16
They just stand around
191
496260
3000
إنها تقف حول بعضها البعض
08:19
and groom excessively.
192
499260
3000
وتنظف بعضها بإفراط كثير .
08:22
So it seems that the only trait that survives decapitation is vanity.
193
502260
3000
لذلك يبدو أن الصفة الوحيدة التي تنجو من قطع الرأس هي التفاخر الزائف .
08:25
(Laughter)
194
505260
3000
( ضحك )
08:30
Anyway, as you'll see in a moment,
195
510260
2000
على أي حال , كما سترون حالاً ,
08:32
Susana was able to turn on the flight motor
196
512260
3000
كانت سوزانا قادرة على تشغيل موتور الطيران
08:35
of what's the equivalent of the spinal cord of these flies
197
515260
3000
الخاص بما يماثل جزء النخاع الشوكي للذباب
08:38
and get some of the headless bodies
198
518260
2000
وتجعل بعض من الأجسام التي بدون رأس
08:40
to actually take off and fly away.
199
520260
3000
أن ترتفع طائرة بالفعل من مكانها .
08:47
They didn't get very far, obviously.
200
527260
2000
لم يذهبوا بعيداً , بالطبع .
08:50
Since we took these first steps,
201
530260
2000
منذ أن بدأنا هذه الخطوات الأولية ,
08:52
the field of optogenetics has exploded.
202
532260
3000
مجال الأوبتوجينيتيك توسع كثيراً ( علم التحكم في خلايا العقل ) .
08:55
And there are now hundreds of labs
203
535260
2000
وهناك الآن مئات المعامل
08:57
using these approaches.
204
537260
2000
تستعمل هذه المقاربات .
08:59
And we've come a long way
205
539260
2000
وقد قطعنا شوطاً كبيراً
09:01
since Galvani's and Susana's first successes
206
541260
3000
منذ أول نجاحات جالفاني وسوزانا
09:04
in making animals twitch or jump.
207
544260
2000
في جعل الحيوانات تتحرك كرد فعل أو تقفز .
09:06
We can now actually interfere with their psychology
208
546260
3000
نستطيع الآن بالفعل أن نتدخل في علم النفس الخاص بهم
09:09
in rather profound ways,
209
549260
2000
بدقة عالية و بطرق متعمقة
09:11
as I'll show you in my last example,
210
551260
2000
كما سأريكم في أخر مثال ,
09:13
which is directed at a familiar question.
211
553260
3000
الذي هو موْجّه لسؤال مألوف .
09:16
Life is a string of choices
212
556260
3000
الحياة سلسلة من الإختيارات
09:19
creating a constant pressure to decide what to do next.
213
559260
3000
تخلق ضغط متواصل لتقرر ماذا ستفعل للخطوة القادمة .
09:23
We cope with this pressure by having brains,
214
563260
3000
نحن نتغلب على هذا الضغط بإمتلاكنا عقول ,
09:26
and within our brains, decision-making centers
215
566260
3000
وداخل عقولنا , مراكز صنع القرار
09:29
that I've called here the "Actor."
216
569260
3000
التي إسميها هنا الممثل أو الفاعل .
09:33
The Actor implements a policy that takes into account
217
573260
3000
ينفّذ الممثل سياسة أو خطة تأخذ فى الإعتبار
09:36
the state of the environment
218
576260
2000
حالة البيئة
09:38
and the context in which we operate.
219
578260
3000
والسياق العام الذي نحن نديره .
09:41
Our actions change the environment, or context,
220
581260
3000
أفعالنا تغير البيئة ، أو السياق العام ،
09:44
and these changes are then fed back into the decision loop.
221
584260
3000
وهذه التغيرات عندما تحدث تعود لتعمل على تغذية دائرة صنع القرار .
09:48
Now to put some neurobiological meat
222
588260
3000
الآن لوضع بعض من فوائد العلوم العصبية
09:51
on this abstract model,
223
591260
2000
على هذا النموذج التجريدي ،
09:53
we constructed a simple one-dimensional world
224
593260
2000
نظمنا عالم بسيط مكون من بُعد واحد
09:55
for our favorite subject, fruit flies.
225
595260
3000
من أجل موضوع الدراسة المفضل ، ذباب الفاكهة.
09:58
Each chamber in these two vertical stacks
226
598260
2000
كل تجويف في هذه الأعمدة الرأسية
10:00
contains one fly.
227
600260
2000
التي تحتوى على ذبابة واحدة .
10:02
The left and the right halves of the chamber
228
602260
3000
الأنصاف على اليسار وعلى اليمين من الغرفة
10:05
are filled with two different odors,
229
605260
2000
مليئة برائحتين مختلفتين ،
10:07
and a security camera watches
230
607260
2000
و تراقب كاميرا مراقبة
10:09
as the flies pace up and down between them.
231
609260
3000
اثناء تحرك الذباب أعلى وأسفل بينهم .
10:12
Here's some such CCTV footage.
232
612260
2000
هنا بعض صور لكاميرات مراقبة تليفزيونية .
10:14
Whenever a fly reaches the midpoint of the chamber
233
614260
3000
عندما تصل أي ذبابة إلى نقطة المنتصف بالغرفة
10:17
where the two odor streams meet,
234
617260
2000
حيث الرائحتين تقتربا من بعضهم البعض ،
10:19
it has to make a decision.
235
619260
2000
لابد لها من إتخاذ قرار .
10:21
It has to decide whether to turn around
236
621260
2000
لابد لها من أن تقرر إذا كانت سترجع
10:23
and stay in the same odor,
237
623260
2000
وتبقى في نفس الرائحة ،
10:25
or whether to cross the midline
238
625260
2000
أم أنها تعبر الخط النصفي
10:27
and try something new.
239
627260
2000
وتحاول شيئاً جديداً .
10:29
These decisions are clearly a reflection
240
629260
3000
هذه القرارات تعتبر إنعكاس واضح
10:32
of the Actor's policy.
241
632260
3000
لقاعدة الممثل .
10:36
Now for an intelligent being like our fly,
242
636260
3000
الآن بالنسبة لكائن ذكي مثل ذبابتنا ،
10:39
this policy is not written in stone
243
639260
3000
هذه القاعدة ليست مكتوبة على لوح ما ،
10:42
but rather changes as the animal learns from experience.
244
642260
3000
بل بالأحرى تتغير لأن الحيوان يتعلم من الخبرة .
10:45
We can incorporate such an element
245
645260
2000
يمكننا أن ندرج عنصر هام
10:47
of adaptive intelligence into our model
246
647260
3000
من تكيف الذكاء في نموذجنا
10:50
by assuming that the fly's brain
247
650260
2000
بافتراض أن عقل الذبابة
10:52
contains not only an Actor,
248
652260
2000
ليس فقط يحتوى على الممثل ،
10:54
but a different group of cells,
249
654260
2000
لكن أيضاً يحتوى على مجموعة من الخلايا المختلفة ،
10:56
a "Critic," that provides a running commentary
250
656260
3000
ناقد ، يقدم تسجيلا مستمرا للأحداث
10:59
on the Actor's choices.
251
659260
2000
حول إختيارات الممثل .
11:01
You can think of this nagging inner voice
252
661260
3000
يمكنكم أن تفكروا بهذا الصوت الداخلي الشاك و الناقد
11:04
as sort of the brain's equivalent
253
664260
2000
كشيئ مكافئ للعقل
11:06
of the Catholic Church,
254
666260
2000
الخاص بالكنيسة الكاثويكية ،
11:08
if you're an Austrian like me,
255
668260
3000
لو أنك شخص نمساوي مثلي ،
11:11
or the super-ego, if you're Freudian,
256
671260
3000
أو أنك أناوي (الأنا العليا) ، لو أنك من أتباع فرويد ،
11:14
or your mother, if you're Jewish.
257
674260
2000
أو والدتك ، إذا كنت يهوديا .
11:16
(Laughter)
258
676260
4000
( ضحك )
11:20
Now obviously,
259
680260
2000
من الجلْي لنا الآن ،
11:22
the Critic is a key ingredient
260
682260
3000
أن النقد هو مكوّن رئيسي
11:25
in what makes us intelligent.
261
685260
2000
فيما يجعلنا أذكياء .
11:27
So we set out to identify
262
687260
2000
لذلك بدأنا في تعريف
11:29
the cells in the fly's brain
263
689260
2000
الخلايا في عقل الذبابة
11:31
that played the role of the Critic.
264
691260
2000
التي تلعب دور النقد .
11:33
And the logic of our experiment was simple.
265
693260
3000
والشيئ المنطقى في تجربتنا كان بسيطاً .
11:36
We thought if we could use our optical remote control
266
696260
3000
ظننا أنه إذا إستطعنا أن نستخدم التحكم المرئي عن بعد
11:39
to activate the cells of the Critic,
267
699260
3000
لغرض تنشيط الخلايا الخاصة بالنقد ،
11:42
we should be able, artificially, to nag the Actor
268
702260
3000
لابد لنا أن نكون قادرين على إزعاج ودفع الممثل بصورة مصطنعة
11:45
into changing its policy.
269
705260
2000
إلى تغيير قاعدته .
11:47
In other words,
270
707260
2000
بمعنى آخر ،
11:49
the fly should learn from mistakes
271
709260
2000
الذبابة لابد أن تتعلم من الأخطاء
11:51
that it thought it had made
272
711260
2000
التي ظنت أنها فعلتها في السابق ،
11:53
but, in reality, it had not made.
273
713260
3000
لكن في الحقيقة أنها لم تفعلها .
11:56
So we bred flies
274
716260
2000
لذا أعددنا ذباب
11:58
whose brains were more or less randomly peppered
275
718260
3000
لها من العقول كانت قد أعدت بصورة أكثر أو أقل عشوائية
12:01
with cells that were light addressable.
276
721260
2000
مع خلايا قابلة لأن تكون مُعرفة بواسطة الضوء من قبل .
12:03
And then we took these flies
277
723260
2000
وعندها نأخذ هذه الذبابات
12:05
and allowed them to make choices.
278
725260
2000
ونسمح لهم أن يصنعوا إختيارات .
12:07
And whenever they made one of the two choices,
279
727260
2000
وعندما يختاروا واحد من الإختيارين ،
12:09
chose one odor,
280
729260
2000
يختاروا رائحة واحدة ،
12:11
in this case the blue one over the orange one,
281
731260
2000
في هذه الحالة الأزرق فضلا عن البرتقالي ،
12:13
we switched on the lights.
282
733260
2000
نقوم بتشغيل الأضواء .
12:15
If the Critic was among the optically activated cells,
283
735260
3000
لو كان الناقد ضمن الخلايا المفعّلة ضوئيا ،
12:18
the result of this intervention
284
738260
2000
فالنتيجة لهذا التداخل
12:20
should be a change in policy.
285
740260
3000
لابد وأن تكون تغيير في القاعدة .
12:23
The fly should learn to avoid
286
743260
2000
ولابد أن تتعلم الذبابة تجنب
12:25
the optically reinforced odor.
287
745260
2000
الرائحة النفاذة التي لا يمكن تجاهلها .
12:27
Here's what happened in two instances:
288
747260
3000
هذا ما حدث في مشهدين مختلفين .
12:30
We're comparing two strains of flies,
289
750260
3000
نقارن بين نوعين مختلفين من الذباب ،
12:33
each of them having
290
753260
2000
كل منهما له
12:35
about 100 light-addressable cells in their brains,
291
755260
2000
حوالي 100 خلية يصلها الضوء في عقولهم ،
12:37
shown here in green on the left and on the right.
292
757260
3000
نراهم هنا في اللون الأخضر على اليسار وعلى اليمين .
12:40
What's common among these groups of cells
293
760260
3000
الشيئ المشترك بين هاتين المجموعتين من الخلايا
12:43
is that they all produce the neurotransmitter dopamine.
294
763260
3000
هو أن جميعها ينتج مادة الدوبامين الناقلة للحركة العصبية ( توجد بين الخلايا العصبية ).
12:46
But the identities of the individual
295
766260
2000
لكن هوية الفرد
12:48
dopamine-producing neurons
296
768260
2000
التي تفرزها الخلايا العصبية المنتجة للدوبامين
12:50
are clearly largely different on the left and on the right.
297
770260
3000
مختلفة إختلافاً كبيراً واضحاً على اليسار وعلى اليمين .
12:53
Optically activating
298
773260
2000
التنشيط البصري
12:55
these hundred or so cells
299
775260
2000
لهذه المئات من الخلايا
12:57
into two strains of flies
300
777260
2000
داخل سلالتين من الذباب ،
12:59
has dramatically different consequences.
301
779260
2000
تولد نتائج مختلفة بشكل كبير جداً .
13:01
If you look first at the behavior
302
781260
2000
إذا نظرت أولاً إلى سلوك
13:03
of the fly on the right,
303
783260
2000
الذبابة التي على اليمين ،
13:05
you can see that whenever it reaches the midpoint of the chamber
304
785260
3000
يمكنكم أن ترون أنها عندما تصل إلى نقطة المنتصف بالغرفة
13:08
where the two odors meet,
305
788260
2000
حيث موضع الرائحتين ،
13:10
it marches straight through, as it did before.
306
790260
3000
إنها تعدو بإستقامة كما فعلت من قبل .
13:13
Its behavior is completely unchanged.
307
793260
2000
سلوكها لم يتغير أبداً .
13:15
But the behavior of the fly on the left is very different.
308
795260
3000
لكن سلوك الذبابة التي على اليسار مختلف تماماً .
13:18
Whenever it comes up to the midpoint,
309
798260
3000
حينما تأتي إلى نقطة المنتصف ،
13:21
it pauses,
310
801260
2000
فإنها تتوقف ،
13:23
it carefully scans the odor interface
311
803260
2000
تفحص بداية الرائحة بعناية ،
13:25
as if it was sniffing out its environment,
312
805260
2000
كما لو كانت تبحث وتكتشف بيئتها ،
13:27
and then it turns around.
313
807260
2000
وعندها تتحول بعيداً .
13:29
This means that the policy that the Actor implements
314
809260
3000
هذا يُعنى أن القاعدة التي ينفذها الممثل
13:32
now includes an instruction to avoid the odor
315
812260
2000
الآن تتضمن أمر لكي تتجنب الرائحة
13:34
that's in the right half of the chamber.
316
814260
3000
التي في النصف الأيمن من الغرفة .
13:37
This means that the Critic
317
817260
2000
هذا يعنى أن الناقد
13:39
must have spoken in that animal,
318
819260
2000
لابد وأن تحدث عند ذلك الحيوان ،
13:41
and that the Critic must be contained
319
821260
2000
وأن هذا الناقد لابد أنه موجود
13:43
among the dopamine-producing neurons on the left,
320
823260
3000
داخل الخلايا العصبية المنتجة للدوبامين على اليسار ،
13:46
but not among the dopamine producing neurons on the right.
321
826260
3000
لكنه ليس موجود في الخلايا العصبية المنتجة للدوبامين على اليمين .
13:49
Through many such experiments,
322
829260
3000
عبر مثل هذه التجارب العديدة ،
13:52
we were able to narrow down
323
832260
2000
كنا قادرين على تقليل
13:54
the identity of the Critic
324
834260
2000
هوية الناقد
13:56
to just 12 cells.
325
836260
2000
إلى 12 خلية فقط.
13:58
These 12 cells, as shown here in green,
326
838260
3000
هذه الإثنا عشر خلية ، التي تظهر هنا باللون الأخضر ،
14:01
send the output to a brain structure
327
841260
2000
يرسلون الناتج إلى هيكل عقلي
14:03
called the "mushroom body,"
328
843260
2000
يُسمى جسد الماشروم ( زوج من الخلايا في عقل الحشرة ) ،
14:05
which is shown here in gray.
329
845260
2000
الذي يظهر هنا باللون الرمادي .
14:07
We know from our formal model
330
847260
2000
نحن نعرف من نموذجنا الأساسي
14:09
that the brain structure
331
849260
2000
أن كيان العقل
14:11
at the receiving end of the Critic's commentary is the Actor.
332
851260
3000
في نهاية الإستقبال لتسجيل أحداث النقد هو الممثل .
14:14
So this anatomy suggests
333
854260
2000
لذا فإن هذا التشريح يقترح
14:16
that the mushroom bodies have something to do
334
856260
3000
أن أجساد الماشروم لها وظيفة تفعلها
14:19
with action choice.
335
859260
2000
مع إختيار التصرف .
14:21
Based on everything we know about the mushroom bodies,
336
861260
2000
إستناداً على كل شيئ نعرفه عن أجساد الماشروم ،
14:23
this makes perfect sense.
337
863260
2000
التى تجعل الإدراك كاملاً .
14:25
In fact, it makes so much sense
338
865260
2000
فى الحقيقة ، إنها تصنع فرقاً كبيراً ،
14:27
that we can construct an electronic toy circuit
339
867260
3000
يمكننا أن نصنع دائرة عمل فى لُعبة كهربائية
14:30
that simulates the behavior of the fly.
340
870260
3000
تحاكى سلوك الذبابة .
14:33
In this electronic toy circuit,
341
873260
3000
فى هذه الدائرة للعبة ،
14:36
the mushroom body neurons are symbolized
342
876260
2000
فإن خلايا أجساد الماشروم تعتبر رمزية
14:38
by the vertical bank of blue LEDs
343
878260
3000
بالنسبة للمصفوفة الرأسية للصمام الثنائي الباعث للضوء الأزرق .
14:41
in the center of the board.
344
881260
3000
في مركز اللوحة .
14:44
These LED's are wired to sensors
345
884260
2000
هذه الصمامات الثنائية موصلة سلكياً بمجسات
14:46
that detect the presence of odorous molecules in the air.
346
886260
3000
تكشف عن وجود جزيئات الرائحة في الهواء .
14:50
Each odor activates a different combination of sensors,
347
890260
3000
كل رائحة تُنشط مجموعة مختلفة من أجهزة الإستقبال ،
14:53
which in turn activates
348
893260
2000
التي بدورها تُنشط
14:55
a different odor detector in the mushroom body.
349
895260
3000
باحث أو مُكتشف آخر للرائحة في جسد الماشروم .
14:58
So the pilot in the cockpit of the fly,
350
898260
2000
لذلك فإن الطيار في غرفة القيادة للذبابة ،
15:00
the Actor,
351
900260
2000
والممثل ،
15:02
can tell which odor is present
352
902260
2000
يستطيعوا أن يتعرفوا على أي نوع من الروائح الموجودة
15:04
simply by looking at which of the blue LEDs lights up.
353
904260
4000
ببساطة بالنظر إلى أيّة صمامات ثنائية مُضيئة بباعث الضوء الأزرق .
15:09
What the Actor does with this information
354
909260
2000
ما يفعله الممثل بهذه المعلومات
15:11
depends on its policy,
355
911260
2000
يتوقف على القاعدة المُعرفة لديه ،
15:13
which is stored in the strengths of the connection,
356
913260
2000
التي هي مُخزنة في نقاط الوصل ،
15:15
between the odor detectors
357
915260
2000
بين كاشفات الرائحة
15:17
and the motors
358
917260
2000
والمحركات
15:19
that power the fly's evasive actions.
359
919260
2000
التي تُشغل ردود الأفعال الماهرة للتصرفات .
15:22
If the connection is weak, the motors will stay off
360
922260
2000
لو أن الإرتباط ضعيف ، فالمحركات ستبقى مطفأة
15:24
and the fly will continue straight on its course.
361
924260
3000
والذبابة ستكمل طيرانها كالمعتاد بدون تغيير .
15:27
If the connection is strong, the motors will turn on
362
927260
3000
لو أن الإرتباط قوي ، فستقوم المحركات بوظيفتها
15:30
and the fly will initiate a turn.
363
930260
3000
وستأخذ الذبابة إنحرافا في مسارها .
15:33
Now consider a situation
364
933260
2000
الآن لنضع باعتبارنا وضعية
15:35
in which the motors stay off,
365
935260
2000
أن المحركات معطلة ،
15:37
the fly continues on its path
366
937260
3000
الذبابة تُكمل مسارها
15:40
and it suffers some painful consequence
367
940260
2000
وتعاني من بعض العواقب المؤلمة
15:42
such as getting zapped.
368
942260
2000
كأن يكون لها رد فعل سريع .
15:44
In a situation like this,
369
944260
2000
في موقف مثل هذا ،
15:46
we would expect the Critic to speak up
370
946260
2000
سنتوقع أن يتحدث الناقد
15:48
and to tell the Actor
371
948260
2000
ويُخبر الممثل
15:50
to change its policy.
372
950260
2000
لكي يغير خطته للعمل .
15:52
We have created such a situation, artificially,
373
952260
3000
قمنا بعمل موقف مُصطنع مميز
15:55
by turning on the critic with a flash of light.
374
955260
3000
بتنشيط النقد بشعاع ضوئي .
15:58
That caused a strengthening of the connections
375
958260
3000
الذي سبب قوة في الإرتباط
16:01
between the currently active odor detector
376
961260
3000
بين مكتشف الرائحة النشط حاليا
16:04
and the motors.
377
964260
2000
والمحركات .
16:06
So the next time
378
966260
2000
حيث أنه في المرة القادمة
16:08
the fly finds itself facing the same odor again,
379
968260
3000
تجد الذبابة نفسها في مواجهة نفس الرائحة مجددا ،
16:11
the connection is strong enough to turn on the motors
380
971260
3000
ويكون الإرتباط قوي بما يكفي لكي يشغل المحركات
16:14
and to trigger an evasive maneuver.
381
974260
3000
ويؤدي الى المناورة.
16:19
I don't know about you,
382
979260
3000
لا أعرف رأيكم ،
16:22
but I find it exhilarating to see
383
982260
3000
لكني أجد أنه من الممتع جداً أن أرى
16:25
how vague psychological notions
384
985260
3000
كيف أن نظريات التحليل النفسي الغامضة
16:28
evaporate and give rise
385
988260
2000
تتبخر لتعطي تصاعُد
16:30
to a physical, mechanistic understanding of the mind,
386
990260
3000
لفهم ألية ميكانيكية ، فيزيائية للعقل ،
16:33
even if it's the mind of the fly.
387
993260
3000
حتى لو كان عقل ذبابة .
16:36
This is one piece of good news.
388
996260
3000
هذه عينة واحدة من أخبار جيدة .
16:39
The other piece of good news,
389
999260
2000
العينة الأخرى من الأخبار الجيدة ،
16:41
for a scientist at least,
390
1001260
2000
للعلماء على الأقل ،
16:43
is that much remains to be discovered.
391
1003260
3000
هناك الكثير مما يستحق الإكتشاف .
16:46
In the experiments I told you about,
392
1006260
2000
في التجارب التي أخبرتكم عنها ،
16:48
we have lifted the identity of the Critic,
393
1008260
3000
توصلنا لمعرفة هوية النقد ،
16:51
but we still have no idea
394
1011260
2000
لكننا مازلنا لا نملك أية فكرة
16:53
how the Critic does its job.
395
1013260
2000
عن كيف أدأ الناقد لوظيفته .
16:55
Come to think of it, knowing when you're wrong
396
1015260
2000
أدعوكم لتفكروا بها ، لتعرفوا حينما تكونوا على خطأ
16:57
without a teacher, or your mother, telling you,
397
1017260
3000
بدون مُعلم , أو أن تُخبرك والدتك بذلك ،
17:00
is a very hard problem.
398
1020260
2000
وهي مشكلة صعبة للغاية .
17:02
There are some ideas in computer science
399
1022260
2000
هناك بعض أفكار في علوم الكمبيوتر
17:04
and in artificial intelligence
400
1024260
2000
وفي الذكاء الإصطناعي
17:06
as to how this might be done,
401
1026260
2000
عن الكيفية التي يُفعل بها ذلك ،
17:08
but we still haven't solved
402
1028260
2000
لكننا لم نحل بعد
17:10
a single example
403
1030260
2000
مثالا واحدا
17:12
of how intelligent behavior
404
1032260
3000
لكيفية ظهور السلوك الذكي
17:15
springs from the physical interactions
405
1035260
2000
فجأة من التفاعلات الفيزيائية
17:17
in living matter.
406
1037260
2000
في أمور حياتية .
17:19
I think we'll get there in the not too distant future.
407
1039260
3000
أعتقد أننا سنصل إلى هناك في المستقبل المنظور .
17:22
Thank you.
408
1042260
2000
أشكركم .
17:24
(Applause)
409
1044260
4000
( تصفيق )
حول هذا الموقع

سيقدم لك هذا الموقع مقاطع فيديو YouTube المفيدة لتعلم اللغة الإنجليزية. سترى دروس اللغة الإنجليزية التي يتم تدريسها من قبل مدرسين من الدرجة الأولى من جميع أنحاء العالم. انقر نقرًا مزدوجًا فوق الترجمة الإنجليزية المعروضة على كل صفحة فيديو لتشغيل الفيديو من هناك. يتم تمرير الترجمات بالتزامن مع تشغيل الفيديو. إذا كان لديك أي تعليقات أو طلبات ، يرجى الاتصال بنا باستخدام نموذج الاتصال هذا.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7